谷歌研究登《自然》：AI幾何能力接近人類奧數(shù)金牌選手
人工智能（AI）再破紀(jì)錄，這一次，它挑戰(zhàn)的是奧數(shù)金牌！
谷歌DeepMind最新發(fā)布的幾何推理模型AlphaGeometry，成功回答了國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO）30個幾何問題中的25個，這一成就接近于人類奧數(shù)金牌選手的水平。昨天，隨著相關(guān)研究成果登上《自然》雜志，再次引發(fā)學(xué)術(shù)界的熱議與討論。
除了AI在數(shù)學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)出來的巨大潛力，一些業(yè)內(nèi)人士指出，這項成果實際上代表著，AI再度向人類的推理能力邁進(jìn)了一大步。在很短的時間里，這些開創(chuàng)性的工作正推動AI以驚人的速度迭代。
“AI的推理和建模能力已達(dá)到了一個新高度，其進(jìn)化的速度比我們想象的快得多。”上海交通大學(xué)智能計算研究院院長葛冬冬教授在接受本報記者采訪時如是說。
AI在數(shù)學(xué)推理方面，取得開創(chuàng)性進(jìn)展
在AlphaGeometry問世之前，AI的推理能力一直“不太行”，也難以解決幾何和數(shù)學(xué)方面的復(fù)雜問題。
但現(xiàn)在，AlphaGeometry展示了AI最新具備的邏輯推理能力，以及發(fā)現(xiàn)和驗證新知識的能力。在對30道奧數(shù)幾何題的基準(zhǔn)測試中，AlphaGeometry在標(biāo)準(zhǔn)奧數(shù)時限內(nèi)解決了25道——與人類奧數(shù)金牌得主平均解決25.9個問題的水平不相上下。和之前最先進(jìn)的AI系統(tǒng)解決其中10個幾何問題的表現(xiàn)相比，AlphaGeometry可謂實現(xiàn)了史詩級升級。
在解決幾何問題方面，該模型幾乎趕上了最聰明的人類。一位IMO金牌得主受邀作為評審，連連稱贊AlphaGeometry的輸出結(jié)果不僅可以經(jīng)得起驗證，而且表述清晰。不僅如此，在回答奧數(shù)真題時，AlphaGeometry還發(fā)現(xiàn)了2004年國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽定理的一個新版本。
在業(yè)界，具備更強(qiáng)的定理證明能力，一直是AI研究的焦點(diǎn)。比如，對于大模型來說，學(xué)習(xí)定理證明很困難。要知道，OpenAI去年發(fā)布的GPT-4，可是連一道奧數(shù)題都做不出來！
“可以說，AI在數(shù)學(xué)推理方面取得了開創(chuàng)性進(jìn)展。”如今任教于高校的葛冬冬，在學(xué)生時代也曾是一位奧數(shù)選手。他直言，雖然AlphaGeometry表現(xiàn)搶眼，但也要看到其局限性。因為IMO的賽題通常有六道，分為好幾種類型，此次的新模型專注于解決幾何類賽題，范圍相對狹窄。“但可以預(yù)見，類似AlphaGeometry的能力，應(yīng)該在很短的時間里就可以覆蓋到更多數(shù)學(xué)領(lǐng)域，比如數(shù)論、方程等等。”
正如DeepMind研究人員所說的那樣，未來更大的挑戰(zhàn)在于，AI是否能發(fā)現(xiàn)新的數(shù)學(xué)方法，解決迄今的未解之謎。AI的下一個目標(biāo)就是：創(chuàng)建能夠處理超越人類思維的數(shù)學(xué)問題的人工智能系統(tǒng)。
解決復(fù)雜問題，AI有機(jī)會取得更大進(jìn)展
更大的影響，在數(shù)學(xué)之外。就在上個月，DeepMind還提出了一種名為FunSearch的新方法，首次利用大型語言模型在數(shù)學(xué)領(lǐng)域未解之謎及更多科學(xué)的挑戰(zhàn)性問題上取得新發(fā)現(xiàn)。相關(guān)成果同樣發(fā)表于《自然》。日前，DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席AGI科學(xué)家謝恩·萊格明確表示，“離通用人工智能（AGI），越來越近了。”
復(fù)旦大學(xué)特聘教授林偉昨天接受本報記者采訪時指出，谷歌Deepmind團(tuán)隊專注于一個垂直領(lǐng)域，生成了專業(yè)的、大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。從目前AI的進(jìn)展來看，精耕于某一領(lǐng)域，做好數(shù)據(jù)集標(biāo)記和大規(guī)模專業(yè)數(shù)據(jù)收集測試，同時發(fā)展構(gòu)建精調(diào)模型架構(gòu)與參數(shù)，是通向AGI的關(guān)鍵之徑。他認(rèn)為，對于復(fù)雜問題的解決，AI有機(jī)會取得更大的進(jìn)展。但實現(xiàn)的前提是，需要具備專業(yè)的數(shù)據(jù)、好的計算模型架構(gòu)以及可計算的應(yīng)用場景。
讓人難忘的是，過去一年里，全球多個AI大模型各展所長，已然在應(yīng)用領(lǐng)域掀起巨大變革。以GPT-4為例。通過適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)和訓(xùn)練，GPT-4可以根據(jù)不同制造業(yè)企業(yè)提出的小眾需求，通過建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，幫助解決實際生產(chǎn)問題。
“在復(fù)雜建模、推理和設(shè)計能力方面，AI正在以前所未有的速度提升。”葛冬冬評論說，不僅GPT-4表現(xiàn)不俗，在建模等不少方面的能力甚至達(dá)到了人類研究生的水平，如今AI解決實際問題的能力，無論是廣度還是深度，都出現(xiàn)了一個飛躍。“無論是現(xiàn)實領(lǐng)域的諸多復(fù)雜問題，還是長期存在且目前無解的科學(xué)難題，AI都開始逐步學(xué)習(xí)、理解，并進(jìn)行復(fù)雜建模。”包括葛冬冬在內(nèi)，不少業(yè)界人士給出預(yù)判：接下來，大模型的迭代和進(jìn)化，一定會達(dá)到更令人不可思議的程度。
（原標(biāo)題：AI幾何能力接近人類奧數(shù)金牌選手，谷歌DeepMind研究成果登上《自然》 AI進(jìn)化速度“比想象的快得多”）
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